پی سی دانلود - تحلیل-داده

این دوره برای تحلیلگران GIS و یا افرادی که قصد دارند از یک تحلیلگر به یک توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند، طراحی شده است. همچنین برای دانشجویان، متخصصان و پژوهشگران در این حوزه بسیار مناسب است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با ترکیب برنامه‌نویسی و GIS، روش‌های حل مسائل واقعی فضایی را می‌آموزند. آموزش از مبانی برنامه‌نویسی پایتون آغاز شده و به تدریج به سمت استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند در توسعه حرفه‌ای GIS پیش می‌رود. هیچ پیش‌نیازی در زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست و تمام مفاهیم به صورت گام به گام توضیح داده می‌شوند. با گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود کدهای پایتون را در نرم‌افزارهای Jupyter Notebook و VS Code نوشته و اجرا کنند، محیط‌های پایتون را با استفاده از Anaconda مدیریت نمایند و با کتابخانه Shapely برای ایجاد و دستکاری اشیای هندسی کار کنند. همچنین، آن‌ها می‌آموزند که چگونه داده‌های فضایی را با استفاده از PostgreSQL و PostGIS ذخیره، جستجو و مدیریت کرده و با استفاده از SQL با پایگاه‌های داده تعامل داشته باشند و داده‌های فضایی را پاک‌سازی کنند. استفاده از GeoPandas برای خواندن، دستکاری و تحلیل مجموعه‌های داده‌های فضایی و خودکارسازی فرآیندهای GIS در ArcGIS Pro با ArcPy نیز از مهارت‌هایی است که در این دوره به دست می‌آید. علاوه بر این، دانش‌آموختگان مهارت‌های خود را در دو پروژه واقعی به کار می‌گیرند: تحلیلگر زلزله (با استفاده از API مرکز زمین‌شناسی ایالات متحده) و تحلیل روند COVID-19 (با استفاده از مجموعه داده جان هاپکینز). این دوره با ارائه مهارت‌های عملی برنامه‌نویسی که در صنعت ژئوفضایی امروز مورد تقاضا است، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا از تحلیلگر GIS به توسعه‌دهنده GIS تبدیل شوند. در پایان دوره، آن‌ها به توانایی کار برنامه‌نویسی با داده‌های فضایی، خودکارسازی وظایف تکراری و ساخت ابزارهای GIS خودشان دست پیدا می‌کنند.
در دوره آموزشی A Beginner's Guide to GIS Programming با برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و ابزارهای مرتبط آشنا می‌شوید.

در این دوره، دانش‌پذیران با دموهای گام به گام و هدایت‌شده، اعتماد به نفس خود را برای یادگیری مهارت‌های بنیادی افزایش می‌دهند. به جای حفظ کردن فرمول‌های ریاضی پیچیده یا یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید، تکنیک‌های یادگیری ماشین به صورت مفهومی تشریح می‌شوند تا فراگیران دقیقا درک کنند که این تکنیک‌ها چگونه و چرا کار می‌کنند. با دنبال کردن مثال‌های ساده و بصری و تعامل با مدل‌های کاربرپسند مبتنی بر اکسل، شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت‌های تصمیم، کا-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNN)، نایو بیز، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل احساسات را بدون نیاز به نوشتن حتی یک خط کد یاد بگیرند. در بخش ۱ این دوره، شرکت‌کنندگان با گردش کار یادگیری ماشین و تکنیک‌های رایج برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های خام جهت تحلیل آشنا می‌شوند. همچنین، با استفاده از جداول فراوانی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع، تحلیل تک‌متغیره را بررسی خواهند کرد و سپس به ابزارهای تحلیل چندمتغیره مانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای ویولن و جعبه‌ای، نمودارهای پراکندگی و همبستگی خواهند پرداخت.
در دوره آموزشی Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین و علم داده آشنا خواهید شد.

این دوره با پایه‌گذاری قوی در SQL آغاز می‌شود و به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه کوئری طراحی کنند، مجموعه داده‌ها را با هم ادغام کنند (join)، نتایج را تجمیع کنند (aggregate) و پایگاه داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت نمایند. فراگیران تمرین خواهند کرد تا بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنند و کوئری‌های بهینه‌ای بسازند که برای کاربردهای واقعی کسب و کار مناسب باشند. در ادامه، این برنامه پایتون را برای تحلیل داده‌ها معرفی می‌کند و کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و تحلیل کنند و همچنین بصری‌سازی‌هایی بسازند که روندها و الگوها را به طور موثر منتقل کنند. در این دوره، مطالعات موردی و پروژه‌های عملی، SQL و پایتون را با هم ترکیب کرده و نشان می‌دهند که چگونه هر دو ابزار یکدیگر را در حل مشکلات کسب و کار تکمیل می‌کنند. در پایان دوره، فراگیران قادر خواهند بود که فرآیندهای تحلیل داده را به صورت کامل و از ابتدا تا انتها مدیریت کنند، از استخراج و آماده‌سازی داده‌ها گرفته تا تولید داشبوردها و گزارش‌هایی که از تصمیمات استراتژیک کسب و کار پشتیبانی می‌کنند. این دوره برای متخصصان شاغل، تحلیلگران کسب و کار و دانشمندان داده‌ای که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در هوش تجاری و تحلیل هستند، بسیار مناسب است.
در دوره آموزشی Data Analysis & Business Intelligence with SQL+Python (30Hr) با مهارت‌های تحلیل داده، هوش تجاری، و کار با SQL و پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره به تمامی افراد علاقه‌مند، از رشته‌های مهندسی مکانیک، برق، الکترونیک، کامپیوتر یا عمران، کمک می‌کند تا بر اصول اولیه متلب، منطق برنامه‌نویسی، نمایش بصری داده‌ها، مدل‌سازی با سیمولینک (Simulink) و انجام پروژه‌های عملی مسلط شوند. با استفاده از درس‌های ساده و قابل فهم، مثال‌ها و تمرین‌های هدایت‌شده، این دوره به شما کمک می‌کند تا با ابزارهای متلب به خوبی آشنا شوید. همچنین در طول دوره، شرکت‌کنندگان از هوش مصنوعی ChatGPT به عنوان دستیاری هوشمند برای حل مسائل، کدنویسی و تسریع فرآیند یادگیری استفاده خواهند کرد. شرکت‌کنندگان با تکمیل پروژه‌های کوچک و بزرگ متلب همراه با راهنمایی، آموخته‌های خود را تثبیت می‌کنند. در مجموع، این دوره با رویکردی گام به گام، مهارت‌های لازم برای کار با متلب را از صفر تا سطح متوسط فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Start MATLAB Programming and Simulation با مبانی برنامه‌نویسی، تحلیل داده، شبیه‌سازی و کار با ابزارهای متلب آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند کار خود را در زمینه تحلیل داده‌ها آغاز کنند، دانش خود را در زمینه Tableau و تحلیل داده‌ها افزایش دهند یا سوابق خود را تقویت کنند. دانشجو در این دوره شش داشبورد مختلف را با استفاده از مسائل واقعی ایجاد می‌کند. همچنین نحوه اتصال به منابع داده‌های مختلف، از فایل‌های Excel گرفته تا سرورهای ابری را فرا می‌گیرد. در ادامه، یاد می‌گیرد که چگونه داشبوردهای تعاملی بسازد و آن‌ها را در Tableau Online منتشر کند. با تسلط بر این مهارت‌ها، دانشجو به یک تحلیل‌گر داده‌های ماهر تبدیل شده و پایه‌ای محکم در فهم خط لوله داده‌ها بنا می‌کند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا با ارائه نمونه‌کارهای عملی در رزومه خود، توانایی‌هایشان را به کارفرمایان آینده نشان دهند.
در دوره آموزشی The Complete Introduction to Data Analytics with Tableau با تحلیل داده‌ها و ساخت داشبوردهای تعاملی با استفاده از نرم‌افزار Tableau آشنا خواهید شد.

این دوره، سفری جامع و مفهوم‌محور در دنیای SQL با استفاده از PostgreSQL است؛ از ابتدایی‌ترین مفاهیم تا موضوعات پیشرفته‌ای مانند توابع پنجره‌ای، زیرپرس‌وجوها، عبارات جدولی (CTEs) و بهینه‌سازی عملکرد. آنچه این دوره را متمایز می‌کند، رویکرد یادگیری مبتنی بر سناریو است: هر مفهوم با ارائه یک بستر واقعی معرفی می‌شود و سپس وارد جزئیات نوشتن پرس‌وجوها می‌شویم. تمرکز اصلی بر شفافیت و درک مفاهیم است، نه صرفاً حفظ کردن نحو. با مفاهیم اصلی SQL مانند SELECT، JOIN، GROUP BY و فیلترها، پایه‌ای قوی خواهید ساخت، سپس به سمت تکنیک‌های پیشرفته‌ای مثل رتبه‌بندی، توابع مقداری، تجمیع روی پنجره‌ها و مقایسه‌های فروش با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی کسب‌وکار پیش خواهید رفت. این دوره شامل آزمون‌ها و تکالیف در هر بخش و یک پروژه نهایی در سطح نمونه‌کار بر اساس داده‌های واقعی فروش است تا مهارت‌های شما تثبیت شود. این دوره برای تحلیلگران داده، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان بک‌اند، متخصصان هوش تجاری و یا دانشجویانی که برای ورود به دنیای داده آماده می‌شوند، مناسب است. این دوره به آن‌ها کمک می‌کند تا SQL را نه تنها از نظر نحوی، بلکه از نظر مفهومی نیز به صورت کامل فرا بگیرند.
در دوره آموزشی SQL Essentials: From Basic To Advance با مفاهیم و دستورات پایه‌ای و پیشرفته زبان SQL آشنا می‌شوید.

این دوره آموزشی برای دانشجویانی طراحی شده که می‌خواهند از یک برنامه‌نویس مبتدی به یک متخصص در کتابخانه نام‌پای تبدیل شوند. نام‌پای زیربنای اصلی تقریباً تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. از جمله این کتابخانه‌ها می‌توان به سای‌پای (SciPy)، پانداس (Pandas)، پای‌تورچ (PyTorch) و تنسورفلو (TensorFlow) اشاره کرد. این دوره به افراد کمک می‌کند تا چالش‌های رایج در یادگیری نام‌پای را پشت سر بگذارند و از صرفاً استفاده از توابع فراتر رفته و به درکی عمیق از عملکرد داخلی آن برسند. این دوره یک آموزش ساده در مورد توابع نام‌پای نیست. بلکه رویکرد آن بر پرورش تفکر نام‌پای در دانشجویان تمرکز دارد تا بتوانند با اطمینان، کدهای حرفه‌ای را نوشته و اشکال‌زدایی کنند. دانشجویان در طول دوره با مفاهیم گام‌به‌گام و از طریق تمرین‌های کدنویسی، پروژه‌های واقعی و آزمون‌ها آشنا می‌شوند. در پایان این دوره، آن‌ها تنها توابع نام‌پای را نمی‌شناسند، بلکه نحوه عملکرد آن در پشت پرده محاسبات مربوط به سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نیز درک خواهند کرد. این دانش به دانشجویان اعتماد به نفس لازم برای کار با کتابخانه‌های پیشرفته و پروژه‌های دنیای واقعی را می‌دهد.
در دوره آموزشی NumPy Mastery for Machine Learning & AI-Beginner to Pro 2025 با کتابخانه نام‌پای، نحوه تفکر در آن، و کاربردهای آن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع برای کسانی طراحی شده است که به دنبال یادگیری کامل نحوه ساخت مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در نرم‌افزار R Studio هستند. پس از اتمام این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود مشکلات کسب‌وکار را که با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک قابل حل هستند، شناسایی کنند. همچنین، آن‌ها توانایی ایجاد و تحلیل نتایج این مدل‌ها را در R Studio خواهند داشت. هدف این دوره، فراهم کردن یک پایه محکم برای تمرین، بحث و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. به تمام شرکت‌کنندگان این دوره گواهینامه قابل تأیید اتمام دوره اعطا می‌شود. این دوره به ویژه برای مدیران کسب‌وکار، مدیران اجرایی، یا دانشجویانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای حل مشکلات واقعی کسب‌وکار به کار ببرند، مفید است. این دوره با آموزش محبوب‌ترین تکنیک یادگیری ماشین، یعنی رگرسیون خطی، به آن‌ها یک پایه قوی می‌دهد. این دوره تمام مراحل لازم برای حل یک مشکل کسب‌وکار با استفاده از رگرسیون خطی را پوشش می‌دهد. در حالی که بسیاری از دوره‌ها فقط بر روی نحوه اجرای تحلیل تمرکز می‌کنند، این دوره بر اهمیت مراحل قبل و بعد از تحلیل نیز تأکید دارد. قبل از تحلیل، آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها بسیار مهم است. پس از تحلیل نیز، دانشجویان می‌آموزند که چگونه کیفیت مدل خود را ارزیابی و نتایج را تفسیر کنند تا بتوانند به کسب‌وکار خود کمک کنند.
در دوره آموزشی Linear Regression and Logistic Regression using R Studio با تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره جامع و عملی در زمینه LLMOps برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان MLOps و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. هدف آن، آموزش ساخت، مدیریت و استقرار LLM‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ابزارهای پیشرفته و فناوری‌های مدرن مبتنی بر رایانش ابری است. در این دوره، شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه فاصله بین ساخت برنامه‌های قدرتمند LLM و استقرار آن‌ها در محیط‌های تولید واقعی را با استفاده از ابزارهایی مانند GitHub، Jenkins، Docker، Kubernetes، FastAPI، سرویس‌های ابری (AWS و GCP) و خطوط لوله CI/CD از بین ببرند. در طول این دوره، چندین پروژه کاربردی و جامع پیاده‌سازی می‌شود. این پروژه‌ها نحوه‌ی عملیاتی کردن مدل‌های HuggingFace Transformers، مدل‌های بهینه‌سازی‌شده و استقرار APIهای Groq را به همراه نظارت بر عملکرد با استفاده از Prometheus، Grafana و SonarQube نشان می‌دهند. همچنین، شرکت‌کنندگان مدیریت زیرساخت و هماهنگ‌سازی را با استفاده از Kubernetes (Minikube و GKE)، AWS Fargate و Google Artifact Registry (GAR) یاد خواهند گرفت.
در دوره آموزشی LLMOps And AIOps Bootcamp With 9+ End To End Projects با استقرار و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولیدی آشنا خواهید شد.

در این دوره، یادگیری عملی در اولویت قرار دارد و به شرکت‌کنندگان تجربه دست اول کار با مجموعه‌ داده‌های واقعی در صنایع و کاربردهای گوناگون ارائه می‌شود. از پیش‌بینی روند بازار سهام گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، از پردازش زبان طبیعی تا تشخیص تصویر، فراگیران با طیف متنوعی از پروژه‌ها مواجه خواهند شد که چالش‌های پیش روی دانشمندان داده در دنیای پویای امروز را منعکس می‌کنند. هر پروژه در این دوره، که توسط متخصصان صنعت رهبری می‌شود، به دقت طراحی شده است تا بینش‌های ارزشمند و تکنیک‌های عملی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار دهد. خواه یک مبتدی باشید که به دنبال ایجاد یک پایه قوی است یا یک متخصص داده با تجربه که قصد دارد توانایی‌های خود را ارتقا دهد، این دوره برای تمام سطوح مهارت مناسب است و شما را در هر مرحله از پروژه‌ها راهنمایی می‌کند. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای کسب تجربه عملی گسترده و آمادگی برای ورود به عرصه حرفه‌ای علم داده فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2025 : Build 365 Projects in 365 Days با کاربردهای متنوع علم داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.